(supermind)振幅大于1、昨天龙虎榜、今日控盘＞21_

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为振幅大于1、昨天出现在龙虎榜上、今日控盘比例大于21%。此策略选股的关键在于选择波动较大、市场情绪好、有望继续上涨的股票。

选股逻辑分析

1. 振幅大于1表明短期内波动较大，容易出现投资机会；
2. 昨天出现在龙虎榜上意味着市场情绪高涨，有较强的短期表现；
3. 今日控盘比例大于21%意味着买盘力量较强，有望推动股价继续上涨。

有何风险？

1. 振幅较大的股票波动性较高，风险也相对较高；
2. 龙虎榜数据不能完全代表股票的总体表现，风险仍需注意；
3. 受到交易量的影响，控盘比例可能会存在一定的误差；
4. 若市场走势不稳定，股票可能会出现大幅波动，带来较高风险。

如何优化？

1. 可以结合其它技术指标，如MACD等，寻找更具有确定性的投资标的；
2. 加入财务估值等指标，以更全面的方式来选取股票；
3. 综合各种数据源，如资金流向、板块情况等，以更全面的数据来筛选股票；
4. 可以通过加入行业约束来进一步筛选股票，以避免选择风险高的行业。

最终的选股逻辑

选股逻辑为振幅大于1、昨天出现在龙虎榜上、今日控盘比例大于21%。此策略选股的关键在于选择波动较大、市场情绪好、有望继续上涨的股票。

同花顺指标公式代码参考

# 计算振幅
high = REF(HIGH, 1)
low = REF(LOW, 1)
close = REF(CLOSE, 1)
amplitude = 100 * (high - low) / close
picks_amplitude = IF(amplitude > 1, 1, 0)

# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = LHB
yesterday_lhb = REF(lhb_data['buy'] + lhb_data['sell'], 1)
picks_lhb = IF(yesterday_lhb > 0, 1, 0)

# 判断今日控盘比例是否大于21%
vp_ratio = VOLUME / TOTALVOLUME * 100
picks_control = IF(vp_ratio > 21, 1, 0)

# 选取符合条件的股票
picks = picks_amplitude * picks_lhb * picks_control
picks_final = SortBy(picks, CLOSE, descending=True)

# 输出选股结果
WriteIf(picks_final, picks_final, 0)

python代码参考

# 计算振幅
df['amplitude'] = 100 * (df['high'] - df['low']) / df['close']
picks_amplitude = set(df[df['amplitude'] > 1]['ts_code'].tolist())

# 判断昨天是否出现在龙虎榜上
lhb_data = pro.top_list(trade_date='20211008', fields='ts_code')
yesterday_lhb = set(lhb_data['ts_code'].tolist())

# 判断今日控盘比例是否大于21%
df['vp_ratio'] = df['vol'] / df['vol'].rolling(10).sum() * 100
picks_control = set(df[df['vp_ratio'] > 21]['ts_code'].tolist())

# 选取符合条件的股票
picks = set(picks_amplitude) & set(yesterday_lhb) & set(picks_control)

# 输出选股结果
print(picks)

    ## 如何进行量化策略实盘？
    请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。

    select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。

    模板如何使用？

    点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。


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